Cost-aware Model/Role Split — "强推理者 + 廉价执行者"

一句话：一条多次调用 LM 的工作流里，少数调用需要推理，多数调用是机械执行。让一个强模型做决策，让一个便宜模型干活——按认知负荷拆分，不是按"哪个更准"拆分。

统一声明：Phase B 发现这个模式在 4 个 SOP 里以 4 个名字反复出现——DSPy 的 optimizer-LM vs task-LM、Aider 的 architect+editor、vLLM 的 speculative draft+target、LangGraph 的 supervisor+worker。它们是同一个形状。本技能把这个形状抽出来，命名为 cost-tiered models。详见 §7 跨框架对照。

1. 何时激活 (When to activate)

任一情形成立时激活本技能：

• 工作流会对 LM 发起多次调用，且这些调用认知负荷不均——有的需要规划/推理/判断，有的只是改写、抽取、格式化、应用一个已定好的决定。
• 你正在为一条 LM 流水线选模型，并且默认想"全程用同一个最强模型"——这是本技能要挑战的反射。
• 你有一个强 reasoner 但执行差的模型（典型：o1/o3 推理强但编辑代码格式脏），需要给它配一个干净的执行者。
• 你在成本/延迟压力下，想知道哪些调用可以降级到便宜模型而不掉质量。
• 你在设计 agent 编排（supervisor 路由 + worker 执行），或 推理加速（speculative draft + target verify），意识到这和上面是同一个决策。

不应激活（见 §6）：